Makine öğrenmesi alanında sıkça kullanılan bir algoritma olan Destek Vektör Makineleri (SVM), sınıflandırma ve regresyon problemlerinde etkileyici sonuçlar elde etmek için kullanılan bir yöntemdir. SVM, verileri analiz ederek, farklı veri noktalarını belirli sınıflara atayan bir model oluşturur.
SVM'nin temel amacı, verilerin farklı sınıflara ait olacak şekilde bir hiper düzlem ile ayrılabilmesidir. Bu hiper düzlem, farklı sınıflar arasında optimal bir ayrım yapabilmek için mümkün olan en geniş marjı elde etme hedefiyle belirlenir. Bu marjın olabildiğince geniş olması, gelecekteki bilinmeyen veriler üzerinde daha iyi bir öngörü yeteneği sağlar.
SVM, sayısal verilerin yanı sıra kategorik verilerle de kullanılabilen bir algoritmadır. Öncelikle veri kümesi incelenir ve sınıflar arasındaki ayrımı yapabilmek için özellikler (feature) belirlenir. Bu özellikler, sayısal değerler veya kategorik etiketler olabilir.
Daha sonra, veri noktaları bu özellikler kullanılarak uzayda konumlandırılır. SVM'nin amacı ise, bu noktaları bir hiper düzlem ile doğru bir şekilde ayırabilmektir. Hiper düzlem, sınıflandırma işlemini gerçekleştirmek için kullanılır.
SVM'nin kullanımında en önemli parametre, hiper düzlemle sınırlanacak olan marjı belirleyen C değeridir. C değeri ne kadar büyükse, marjın o kadar dar olacağı ve eğitim verilerine tam olarak uymaya çalışacağı anlamına gelir. Bu durumda, aşırı öğrenme riski yüksektir. C değeri ne kadar küçükse, marjın o kadar geniş olacağı ve daha fazla hata toleransına sahip olacağı anlamına gelir. Bu durumda, marjı biraz daha kabul edilebilir bir hata ile ayarlamış oluruz.
SVM, sınıflandırma ve regresyon problemleri için farklı çekirdek fonksiyonları kullanır. Çekirdek fonksiyonları, verilerin dönüştürülmesini ve daha yüksek boyutlu özellik alanlarında sınıflandırmanın yapılmasını sağlar. En yaygın kullanılan çekirdek fonksiyonları arasında doğrusal, polinomiyal ve Radyal Tabanlı Fonksiyon (RBF) bulunur.
SVM'nin avantajları arasında yüksek boyutlu veri kümesi üzerinde iyi performans gösterebilme, aşırı öğrenme riskini azaltabilme, etkili bir şekilde sınır çizme yeteneği ve çeşitli çekirdek fonksiyonları kullanabilme özelliği yer alır.
Sonuç olarak, Destek Vektör Makineleri (SVM), sınıflandırma ve regresyon problemlerinde etkili sonuçlar elde etmek için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Sınıflar arasındaki ayrımı yapabilmek için hiper düzlemler kullanılır ve farklı çekirdek fonksiyonları ile veriler daha yüksek boyutlu özelliklere dönüştürülebilir. SVM'nin kullanımı, veri analizi ve sınıflandırma problemlerinde etkileyici sonuçlar elde etmek için önemli bir araçtır.
SVM'nin temel amacı, verilerin farklı sınıflara ait olacak şekilde bir hiper düzlem ile ayrılabilmesidir. Bu hiper düzlem, farklı sınıflar arasında optimal bir ayrım yapabilmek için mümkün olan en geniş marjı elde etme hedefiyle belirlenir. Bu marjın olabildiğince geniş olması, gelecekteki bilinmeyen veriler üzerinde daha iyi bir öngörü yeteneği sağlar.
SVM, sayısal verilerin yanı sıra kategorik verilerle de kullanılabilen bir algoritmadır. Öncelikle veri kümesi incelenir ve sınıflar arasındaki ayrımı yapabilmek için özellikler (feature) belirlenir. Bu özellikler, sayısal değerler veya kategorik etiketler olabilir.
Daha sonra, veri noktaları bu özellikler kullanılarak uzayda konumlandırılır. SVM'nin amacı ise, bu noktaları bir hiper düzlem ile doğru bir şekilde ayırabilmektir. Hiper düzlem, sınıflandırma işlemini gerçekleştirmek için kullanılır.
SVM'nin kullanımında en önemli parametre, hiper düzlemle sınırlanacak olan marjı belirleyen C değeridir. C değeri ne kadar büyükse, marjın o kadar dar olacağı ve eğitim verilerine tam olarak uymaya çalışacağı anlamına gelir. Bu durumda, aşırı öğrenme riski yüksektir. C değeri ne kadar küçükse, marjın o kadar geniş olacağı ve daha fazla hata toleransına sahip olacağı anlamına gelir. Bu durumda, marjı biraz daha kabul edilebilir bir hata ile ayarlamış oluruz.
SVM, sınıflandırma ve regresyon problemleri için farklı çekirdek fonksiyonları kullanır. Çekirdek fonksiyonları, verilerin dönüştürülmesini ve daha yüksek boyutlu özellik alanlarında sınıflandırmanın yapılmasını sağlar. En yaygın kullanılan çekirdek fonksiyonları arasında doğrusal, polinomiyal ve Radyal Tabanlı Fonksiyon (RBF) bulunur.
SVM'nin avantajları arasında yüksek boyutlu veri kümesi üzerinde iyi performans gösterebilme, aşırı öğrenme riskini azaltabilme, etkili bir şekilde sınır çizme yeteneği ve çeşitli çekirdek fonksiyonları kullanabilme özelliği yer alır.
Sonuç olarak, Destek Vektör Makineleri (SVM), sınıflandırma ve regresyon problemlerinde etkili sonuçlar elde etmek için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Sınıflar arasındaki ayrımı yapabilmek için hiper düzlemler kullanılır ve farklı çekirdek fonksiyonları ile veriler daha yüksek boyutlu özelliklere dönüştürülebilir. SVM'nin kullanımı, veri analizi ve sınıflandırma problemlerinde etkileyici sonuçlar elde etmek için önemli bir araçtır.